搜索过滤功能，相信大家都能用到，一般都是针对列表进行过滤的。下面给大家提供一种过滤列表的方法。 老规矩，先上图 ?...RecycleView搜索过滤器-getFilter() Android 提供了Fileterable类，可以通过过滤器（条件）来过滤数据。...通常，getFilter()方法必须在提供过滤条件的适配器类中被重写，以通过列表进行搜索。下面是通过getFilter()，来过滤数据。...false)); } @Override public void onBindViewHolder(TitleHolder holder, int position) { //这里也是过滤后的...holder.tv.setText(mFilterList.get(position)); } @Override public int getItemCount() { //注意这里需要是过滤后的
搜索过滤功能，相信大家都能用到，一般都是针对列表进行过滤的。下面给大家提供一种过滤列表的方法。...老规矩，先上图 RecycleView搜索过滤器-getFilter() Android 提供了Fileterable类，可以通过过滤器（条件）来过滤数据。...通常，getFilter()方法必须在提供过滤条件的适配器类中被重写，以通过列表进行搜索。下面是通过getFilter()，来过滤数据。...@Override public void onBindViewHolder(TitleHolder holder, int position) { //这里也是过滤后的...mFilterList.get(position)); } @Override public int getItemCount() { //注意这里需要是过滤后的
布隆过滤器初始化会设置哈稀函数的种数，哈稀函数是为了让文档单词对应到位向量的固定位置上。这里我使用了三种不同的哈稀函数来映射。...映射结果如下： 从上图可知，每个单词都对应着位向量上面的三个位置上置1，然后我们得到了这份简易文档的文档签名，假如我们要搜索“cat”单词在不在这份文档里面，我们只需要查询“cat”单词经过哈稀函数映射出来的三个位置上是否都为...下图是我们搜索的是“house”单词的结果： 我们会发现这个单词的所有映射位置也都是1，但实际上我们知道文档里并没有“house”单词，这个存在的原因是因为有哈稀函数映射碰撞的存在，导致其他的位置也有相对应的...的为1位数是W位，在现实查询中，W往往是少数几个单词去查询，W远远小于P，对应列进行并运算，结果为1则该篇位置可能匹配，这样查询速度就大大提升。...频率布隆过滤器 传统的布隆过滤器需要花费超长度的位向量才能做到满足较低的错误率，而BitFunnel则使用频率布隆过滤器来降低内存总量。什么是频率布隆过滤器？
往布隆过滤器增加一个元素：首先用k个hash 函数分别将该元素hash，得到k个数值，于布隆过滤器中将这k个数值对应的bit位置1。...举例：现在有3个哈希函数，f1,f2,f3，有一个8位qq号，布隆过滤器数组长度m为10。qq号先经过三个hash函数处理，假设分别得到1，3，7，然后就将布隆数组1，3，7位置1。...三个qq号分别经过三个hash函数处理，假设依次得到的结果为 q1:1，3，7， q2:2，5，8， q3:2，3，7， 在将q1,q2 依次插入到布隆数组中后，查询q3，发现其三个位置均为1，于是得到了...q3在布隆过滤器的错误。...使用场景： 总结：数据量大，很大，在使用查询可以接受一定的查询错误，使用布隆过滤器 当数据量大小自己能够接受，且不接受误判，使用传统set，哈希表。
如果是，你想给他/她一个警告，如果将数据存储在哈希表中，每次根据给定的密码进行匹配，匹配可能很快，但是在磁盘上或通过远程服务器上的网络查找的成本非常大，如何在尽量小的成本里得到匹配结果，就需要考虑使用布隆过滤器...但在bloom过滤器中，我们将使用多个哈希函数，也将得到多个索引。 ? 如上图，我们存入geeks得到位向量中的1、4、7的位置为1，而其他位置为0。...现在我们再存入nerd得到位向量中的3、4、5的位置为1，其中4的位置被重复置1。 ?...因此总结得到： 如果我们搜索一个值并看到该值的散列值为零，那么该值肯定不在列表中。 如果所有散列索引都是1，则搜索的值可能在列表中。 布隆过滤器操作 基本布隆过滤器支持两种操作：测试和添加。...使用bloom过滤器的主要目的是减少磁盘（或网络）查找元素的代价。我们可以看到布隆过滤器可以在O(k)的时间内搜索元素，其中k是哈希函数的数量，查找速度非常快。
布隆过滤器特点是，它有可能误判一个元素在当前集合中，但是不会误判这个元素不在集合中，换句话说，如果布隆过滤器告诉你当前元素在集合中，这个结论是有概率错误的，错误的概率称作误判（False Positive...原理 S集合中有n个元素，利用k个哈希函数，将S中的每个元素映射到一个长度为m的位（bit）数组B中不同的位置上，这些位置上的二进制数均置为1，如果待检测的元素经过这k个哈希函数的映射后，发现其k个位置上的二进制数不全是...时间和空间复杂度 具有False Positive风险的同时，布隆过滤器用来表示集合时，在空间占用上相对于其他一些数据结构（比如二叉平衡搜索树，前缀树，哈希表等）有非常明显的优势。...布隆过滤器根据这两个输入得到两个输出，第一个输出是位数组的长度 l，也就是需要的存储空间大小 (bit)，第二个输出是 hash 函数的最佳数量 k。...其它用途 布隆过滤器最常用于爬虫的URL过滤，爬虫通常有一个URL列表，保存着将要下载和已经下载的网页的URL，当它下载了一个网页，从网页中提取到新的URL后，需要判断该URL是否已经存在于列表中。
像在【查询 DSL】中介绍的一样，搜索 API 需要得到一个查询语句，而不是一个 过滤器。... match_all 用来匹配所有文档，这是默认行为，所以在以后的例子中将省略掉 query 部分。 这是上面见过的 term 过滤器。注意它在 filter 分句中的位置。...执行之后，你将得到预期的搜索结果：只能文档 2 被返回了（因为只有 2 的价格是 20）： "hits" : [ { "_index" : "my_store",...我们的搜索结果返回了两个结果，分别满足了 bool 过滤器中的不同分句： "hits" : [ { "_id" : "1", "_score" : 1.0...Geo 过滤器： 定位过滤器（我们会在【geoloc】中更详细的介绍），通常被用于过滤基于特定用户地理位置的结果。
分析器实际上是将三个功能封装到了一个包里： 字符过滤器：首先，字符串按顺序通过每个字符过滤器。他们的任务是在分词前整理字符串。...，也就是分析器分析后的结果。...，也就是分析器分析后的结果。...在「分析原理)」我们说过，一个分析器就是在一个包里面组合了三种函数的一个包装器，三种函数按照顺序被执行： # 字符过滤器 字符过滤器用来整理一个尚未被分词的字符串。...# 词单元过滤器 经过分词，作为结果的「词单元流」会按照指定的顺序通过指定的词单元过滤器。「词单元过滤器」可以修改、添加或者移除词单元。
这也是满足条件的所有文档，但是针对许多的大数据搜索情况，有时我们的搜索结果会超过10000个，那么这个返回的字段值将会是 gte： 它表明搜索的结果超过 10000。...如果我们想得到所有的结果，我们需要参考文章 “如何在搜索时得到精确的总 hits 数”。...默认状态下， prefix 查询不做相关度评分计算，它只是将所有匹配的文档返回，并为每条结果赋予评分值 1 。它的行为更像是过滤器而不是查询。...} } } 最大模糊错误，必须在0-2之间 搜索关键词长度为2，不允许存在模糊 搜索关键词长度为3-5，允许一次模糊 搜索关键词大于5，允许最多两次模糊 复合过滤器（compound filter）...= 9999.99 嵌套布尔过滤器 尽管 bool 是一个复合的过滤器，可以接受多个子过滤器，需要注意的是 bool 过滤器本身仍然还只是一个过滤器。
记住，这个数字只是过滤器在图像左上角时得到的结果。现在，我们在输入内容的每一个位置重复这一过程。（下一步是把过滤器向右移动一个单位，然后再右移一个单位，以此类推）。...输入内容上的每一个特有位置都会产生一个值。过滤器滑过所有位置后，你会发现你得到了一个28 x 28 x 1的数组，我们把它称作激活映射或特征映射。...你得到一个28 x 28数组的原因是，5 x 5的过滤器在32 x 32的输入图像上有784个不同的位置。这784个数字映射成了一个28 x 28的数组。...然而，当我们进入第二个卷积层的时候，第一层的计算结果，激活映射就成为了第二层的输入，每个输入都描述了某些低层次特征在原始图片中出现的位置。...当你使用更深层的神经网络和更多的卷积层时，你将得到更复杂特征的激活映射。训练完神经网络后，你会得到一些过滤器，当图片中是手写字母时它们会被激活，或者当识别到粉色时被激活等等。
↓ ↓ ↓ 第一境界 · 一览众山 标题关键词快速锁定目标 搜索工具 快速过滤器 入口位置 项目右上角搜索框 适用场景 对内容标题有较为深刻的印象，能够明确根据关键词快速定位，希望能快速批量化查找到带有关键词的不同类型信息...在搜索入口中，根据标题关键词进行搜索。得到想要的结果和答案，可以根据需求、缺陷、wiki、文档等类型进行定位查找。如需进行详细的结果搜寻，则跳转到查询过滤界面，进行具体条目的展示。 ?...第三境界 · 臻于化境 逻辑运算定制超高配检索 搜索工具 高级过滤器 入口位置 工作台-查询过滤 由基础过滤器切换 适用场景 需要进行更加灵活的信息检索，涉及到跨项目的全局场景，单独按标题关键词及条件状态筛选已经无法满足...布尔逻辑搜索，逻辑符检索结果 高级过滤器引入了文献检索中使用广泛的布尔逻辑检索方式，将检索词与AND（与）、OR（或）等运算符连接起来，构成一个逻辑检索式，以产生更相关的结果。 ?...打破项目藩篱，实现跨项目全局搜索 在高级过滤器中，项目不再成为边界，可针对自己参与过的所有项目进行全范围搜索，站在全局视角查找需求、缺陷、任务、wiki等不同业务对象的匹配结果。 ?
，比如：经纬度，所属位置，所属组织，主机名，操作系统类型等 在我们进行多重信息搜索的时候，Shodan会进行全文匹配，举例来说吧 我们搜索： apache 2.4 就等价于apache+2.4 这两种表达方法是一样的结果...结果很是扎心，并没有剔除掉，其实这个并不是我们语法的错误，是因为China信息并没有在服务器Banner中，而是设备的metadata信息中，想要对于Metadata进行筛选，那就要用到过滤器了！...Filters 过滤器 过滤器顾名思义就是用来缩小我们结果范围的一个语法格式，过滤器只支持对于metadata进行筛选，格式为： filtername:value 注意 : 和值之间没有空格 如果值中含有空格...Telnet过滤器 ? ? Shodan web接口使用 默认shodan会从数据库中搜索最近30天得到的结果。...其实有些图片似乎在之前Shodan搜索引擎中见到过，不知道大家看没看那个过滤器的表单，其中有一项 has_screenshot,只要我们搜索has_screenshot:true就可以过滤出所有含有图像的信息了
这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就应运而生。在继续介绍布隆过滤器的原理时，先讲解下关于哈希函数的预备知识。...可以明显的看到，原始数据经过哈希函数的映射后称为了一个个的哈希编码，数据得到压缩。哈希函数是实现哈希表和布隆过滤器的基础。...3、布隆过滤器介绍 巴顿.布隆于一九七零年提出 一个很长的二进制向量 （位数组） 一系列随机函数 (哈希) 空间效率和查询效率高 有一定的误判率（哈希表是精确匹配） 存在：在集合内（可能错误）”和“不在集合内...布隆过滤器添加元素 将要添加的元素给k个哈希函数 得到对应于位数组上的k个位置 将这k个位置设为1 布隆过滤器查询元素 将要查询的元素给k个哈希函数 得到对应于位数组上的k个位置 如果k个位置有一个为0...BloomFilter在时间和空间着两者之间引入了另外一个概念——错误率。也就是前文提到的布隆过滤不能准确判断一个元素是否在集合内（类似的设计还有基数统计法）。引入错误率后，极大的节省了存储空间。
过滤器剪枝的思想是将模型中贡献最小的过滤器剪枝掉，在移除这个过滤器/连接之后，模型通常还会得到微调以维持其性能。...在我们提出的方法中，我们选择了一种不同的策略来提升已有模型的效率，同时不牺牲其准确度。架构搜索方法需要数年的研究才能得到一种最优化的架构。...在深度 CNN 中使用异构过滤器能克服基于高效架构搜索和模型压缩的已有方法的局限。...相比于 FLOPs 剪枝方法，使用我们提出的 HetConv 过滤器能在 FLOPs 方面达到当前最佳水平。另外，剪枝过程的效率也很低，因为在剪枝后还需要大量时间来进行训练和微调。...一个特定层的过滤器排列成移位形式（即如果第一个过滤器从首个位置开始 3×3 核，则第二个过滤器从第二个位置开始 3×3 核，以此类推）。 ? 图 4：上图比较了不同类型的卷积的延迟情况。
必须提到的是这个过滤器的深度必须是和输入的深度相同（这样才能保证数学正常工作），所以这个过滤器的尺寸是5×5×3。现在，让我们先拿第一个位置的过滤器为例。...请记住，这个数字只是当过滤器在图像的左上角时才有代表性，现在我们在每一个位置上重复这个过程。...你得到一个28×28阵列的原因是有784个不同的位置，一个5×5的过滤器可以适配一个32×32的输入图像，这组784个数字可以被映射到一个28×28阵列。...当我们在输入的左上角有了这种滤波器后，它会在哪个区域的过滤器和像素值之间计算乘积。现在让我们以一个我们要分类的图像为例，把我们的过滤器放在左上角。...当我们谈论第一层时，输入的只是原始图像。然而，当我们谈论第二个卷积层时，输入是第一层的结果激活图（S）。因此，每一层的输入基本上是描述某些低阶特征在原始图像中的位置。
我们还需理解，在卷积网络中，一张图像需经过多个过滤器的扫描，每个过滤器获取一个不同的信号。可以想象卷积网络中较早的一层在经过水平线过滤器、垂直线过滤器和对角线过滤器的扫描后，创建了图像边缘的映射图。...在该空间里，每条垂直线匹配的位置都会得到完整记录，类似鸟类观测员在地图上将最近观测到大蓝鹭的地理位置用大头针进行标记。...也就是说，过滤器覆盖了图像通道表面积的十分之一。 我们使用这块图像通道得到过滤器的点积。如果两个矩阵在相同位置均具有较高的值，则点积输出会很高。反之，则输出会很低。...在每一步获取一个点积，并将点积结果置于被称为激活映射图的第三个矩阵中。激活映射图上的宽度（或列数）与过滤器在底层图像上移动的步数一致。因为步幅越大，步数越小，所以步幅大则激活映射图小。...由于图像上不同指向的线非常多，而且图像包含许多不同的形状和像素图案，因此需要使用其他过滤器扫描底层图像，以搜索这些图案。举例说，可以在像素中搜索96种不同图案。
否则会导致出错索引不到 文档字段的属性 type index analyzer ip geo_point geo_shape 元数据_source字段 作用： 用于保存原始json字段 为什么需要 搜索结果能得到完整文档...缓存 概述 缓存针对过滤查询 核心是一个字节集保存哪些文档符合过滤条件 缓存的字节集是增量更新的 每个过滤器都是独立缓存的，且可复用 大部分枝叶过滤器（如term）会被缓存，而组合过滤器（如bool）不会被缓存...不可被缓存的情况 脚本过滤器，脚本对es是不透明的 Geo（地址）过滤器，不太会被重用 日期范围精确到毫秒不会被缓存，整数会被缓存 过滤时间范围的使用建议 对于时间精确到毫秒的查询，可拆分为日期+日期时间两个过滤条件...会提供准确但不是100%精确的结果，以牺牲一点小的估算错误作为代价，换来告诉的执行效率和极小的内存消耗 两个近似算法：cardinality, percentiles 2.2 cardinality 基数度量...使用注意 地理坐标过滤器使用代价很高，它会将所有文档的地理位置信息载入内存，然后计算。
数据结构 假设我们的文章的储存结果如上，对于关系型数据库mysql来说，普通的索引结构就是“id->题目->内容”，在我们搜索的时候，如果我们知道id或者题目，那么检索效率是很高效的，因为“id”、“题目...正向索引 但是当我们只有一个检索关键词，比如需求是搜索到与“倒排序索引”相关的文章时，在索引结构是“id->题目->内容”时，就只能对“题目”和“内容”进行全文扫描了，当数量级上去后，效率是没办法接受的...- 单词在文档中出现的次数，用于相关性评分 》位置（Position）- 单词在文档中分词的位置，用于phrase query 》偏移（Offset）- 记录单词开始结束的位置，实现高亮显示...他们的任务是在分词前整理字符串。一个字符过滤器可以用来去掉HTML，或者将 & 转化成 and。 2）分词器 tokenizer 其次，字符串被 分词器 分为单个的词条。...一个 whitespace的分词器遇到空格和标点的时候，可能会将文本拆分成词条。 ? ES分词器汇总 3）令牌过滤器token filter 最后，词条按顺序通过每个 token 过滤器 。
假设得到1，4，5，我们去遍历一下对应的位置，发现4这个位置是0，说明之前没有添加过“概率统计”，显然“概率统计”没有出现过。 但是如果“概率统计”hash之后的结果是1，3，8呢？...所以我们可以知道，布隆过滤器对于不存在的判断是准确的，但是对于存在的判断是有可能有错误的。...之前的例子当中应该展示得很明白了，布隆过滤器虽然好用，但是会存在bad case，也就是判断错误的情况。...还是用上面的例子举例：我们删除线性代数，线性代数对应的位置是1，3，5，虽然我们并没有删除高等数学，但是由于我们移除了高等数学也用到的位置1，如果我们再去判断高等数学是否存在就会得到错误的结果，虽然我们并没有删除它...这样，我们删除单个结果就不会影响其他元素了。 这种方法并不是完美的，由于布隆过滤器存在误判的情况，很有可能我们会删除原本就不存在的值，这同样会对其他元素产生影响。
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